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金融 科技 薄弱
关于金融 科技 对于银行未来发展的重要性,我曾经写过多篇文章论述,最近的一篇是《金融 科技 助力银行业务》。可以说,金融 科技 是银行转型发展的重要基石。在金融 科技 的竞争中,全国性大型银行已经一马当先了,相比之下地方中小银行在金融 科技 方面已经全面落后。
在基础架构方面,大型银行中有些已经完成了从传统IT架构向云计算基础架构的转型。在应用开发方面,四大行和招行已经基本完成了核心系统的自主可控开发和周边系统的敏捷开发,IT系统对于业务的响应速度大幅提升。
但是,反观地方中小银行目前的IT基础架构还是以传统的竖井式结构为主,应用开发严重依赖于ISV和外包公司,整个IT建设思路缺乏统一规划。以至于,现有的IT系统不仅无法支持银行的业务创新,连基本的精细化管理都难以推进。当然,这种落后并不完全是中小银行管理的问题,里面有几个客观存在的因素:
首先是规模效应问题,云计算,Dev-Ops,开源自主开发,人工智能,大数据等这些技术是非常好。但是,有个问题是金融 科技 的投入是巨大的,全套玩下来IT预算非常大。这里面不仅包括大型计算中心的建设,还包括常年维持巨大的开发运维团队。以招行为例,2017年之后开始加大金融 科技 的能力建设,5年的时间,开发人员从原来的800多人增长到8000多人。像工商银行这样的巨无霸,IT开发运维人员有接近20000人。
如此,巨大的IT投入,需要银行的业务规模和营收能力与之相配。因为,IT建设具有明显的长尾效应,即同样的系统服务1000万客户和服务1亿客户的成本可能只增长一倍,但是收入可能会增长4-5倍。所以,金融 科技 是有阈值的,如果规模没有达到一定级别,金融 科技 更像是一个花瓶,中看不中用。中小银行规模小,金融 科技 难有突破性进展。
其次,是IT团队建设的问题。借用电影里的一句台词:二十一世纪什么最贵?人才最贵。金融 科技 拼到最后就是拼人才,拼IT团队的技术水平。这里就有个大问题,我国的IT发展极不平衡。IT精英基本集中在北上广深等一线城市和个别IT业比较发达的二线城市,比如:杭州,成都等。其他地方,特别是中西部城市,IT人才难觅影踪。所以,这些地方的地方银行在金融 科技 方面有天然的劣势,基本属于无解。
经营理念陈旧
去年12月1日,银保监会官网发了一篇文章《加快建设中国金融人才库 为中小机构高质量发展提供人才保障》,文章指出:
高风险金融机构出险的重要原因在于,主要高管人员完全是非专业人士,长期存在“乱作为”现象。建设金融人才库主要是加强规范统一管理,鼓励和支持大型银行保险机构临近退休的专业人才,通过市场化双向选择,到中小银行保险机构担任董事长、高级管理人员、独立董事或外部监事等职务,更好发挥其丰富的经验和专业价值,补齐中小银行保险机构金融人才队伍建设短板。
这篇文章也从一个侧面作证了我这里要谈的:目前国内很多中小银行的高管经营理念陈旧,对风险控制还是凭经验,对国家金融发展的认识滞后于经济发展的实际需求。存款立行,规模为王,存贷为主的业务模式和目前国家倡导的大力发展直接融资,稳杠杆,支持新兴 科技 和普惠金融的发展方向不一致。
未来,随着居民财富管理意识的觉醒,居民存款被分流是必然的结果。银行的负债结构必须多元化,存款,同业,央行借款多渠道发力。对公客户的金融需求也会更加多元化,需要银行提供的是综合金融服务,而不是仅仅依靠压低利率放贷款。
我国经济降速换挡,过去那种拉来存款一定能放出去,放出去的贷款就一定能挣钱的日子一去不复返了。货币增速下台阶,规模扩张对不良的稀释作用降低。银行需要根据风险和盈利能力去做业务决策。过去粗放的经营理念已经完全不能适合经济发展的需求,银行未来需要以精细化经营为基础,推进EVA, RORAC等监控体系,让银行从一味做大走向做有特色的银行。
地方债务暴雷风险增加
最后这个困境是一个老问题,这个老问题在当下的环境中更加严峻了。地方债务如果从狭义上讲是指地方政府在公开市场上发行的债券。因为,地方政府原则上讲是不能向银行贷款的,但是地方政府管理的国资公司可以向银行就某具体项目贷款。这种地方国资管理的公司举债行为,就是我们说的广义上的地方债务。
广义地方债务最主要的呈现形式就是地方政府融资平台。 地方政府融资平台就是指地方政府发起设立,通过划拨土地、股权、规费、国债等资产,迅速包装出一个资产和现金流均可达融资标准的公司,必要时再辅之以财政补贴作为还款承诺,以实现承接各路资金的目的,进而将资金运用于市政建设、公用事业等项目。
地方政府融资平台主要表现形式为地方城市建设投资公司(简称“城投公司”)。这类城投公司多数不具备独立盈利能力,主要依靠地方政府补贴或者度让部分权益。多数城投公司都或明或暗地具有地方隐形担保。所以,地方融资平台的债务应该被算作地方政府的隐性债务。地方融资平台的偿付能力主要依靠地方政府的财政收入。
今年国家加强了房地产调控的力度,房地产公司拿地热情下降很快,不少二三线城市的土地供应出现了流拍。土地财政是目前地方政府财政收入的主要来源,如果这部分收入减少,有些地方的城投公司偿债能力将出现较大的问题。过去,银行给城投公司贷款考虑到政府的隐形担保,默认风险是很低的,如果一旦这个趋势出现反转,地方融资平台贷里面可能出现不少雷。
一般全国性银行对于地方融资平台的贷款是比较慎重的,会选择经济比较发达的省市发放平台贷,而且也会严控平台贷的总体风险敞口。以招商银行为例,2020年招行在年报中披露:
境内公司贷款余额1,亿元,较上年末增加亿元,占本公司贷款和垫款总额的,较上年末下降个百分点。报告期内,受宏观经济下行等因素影响,个别企业风险有所暴露,截至报告期末,地方政府融资平台业务不良贷款率。2021年,本公司将按照“优选区域、择优支持、合规运作、限额管理、强调自偿、一城一策”的总体策略,秉承商业化原则,坚决打消政府兜底思维,根据项目和客户经营性现金流对自身债务的覆盖程度优选业务。
但是,地方性银行特别是欠发达地区的地方性银行有大量的贷款投向了地方融资平台。地方融资平台的贷款在银行贷款分类中的类别属于“租赁和商务服务业”。国家统计局对于“租赁和商务服务业”的定义中74大类的7412小类“ 投资与资产管理 ” 与地方政府融资平台高度相关。
有兴趣的读者可以自行查看关心的城商行这一分类下的贷款余额占比和不良率。你们会发现很多城商行这一块的贷款占比远高于全国性银行。目前我观察的数据介于6%~20%之间,甚至有些城商行此类贷款是对公贷款分类中占比最高的。而这部分贷款的不良率又非常低,多数不足1%,有的甚至常年低于。
所以,我们表面上看着很多上市城商行的不良率很低,其实有一定地方平台隐性债务风险暴露不充分的原因。明、后年,这部分贷款的资产质量将受到一定考验。实际上,今年有些地方的土地出让就是清一色的本地城投公司兜底拿地。这是在为地方政府财政续命,把问题往后拖。但是,土地财政的问题终究是要解决的,如果未来货币增速放缓,那么地方融资平台的风险无法得到稀释,能藏得了一时藏不了一世,总有一天会图穷匕见的。
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2019年,中国人民银行印发了《金融 科技 (FinTech)发展规划(2019-2021年)》,明确提出了近三年以来金融 科技 工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。浙江省把数字化改革作为新发展阶段全面深化改革的总抓手,全面推进“数字浙江”建设。2021年以来,浙商银行深入贯彻中央与浙江省委的战略部署,围绕“两最”总目标全面实施平台化服务战略,在云计算、大数据、区块链、人工智能、物联网等前沿技术与金融业务深度融合基础上,进一步深化数字化思维和理念,提升数字化能力和方法,构建数字化体系与机制,积极打造“ 科技 +金融+行业+客户”综合服务平台,更好服务实体经济高质量发展,实现银行经营提质增效。
一、金融 科技 创新基础
近年来,随着新兴 科技 的快速发展,各类数字化技术不断涌现,在政务、金融、产业链等各领域进行了大量应用,逐渐拉开了各行各业乃至全 社会 的数字化转型大幕。银行业作为中国金融体系的重要组成部分,在经历了近三十年来的电子化、信息化建设和迭代后,对 科技 手段的重要性与 科技 引领金融创新具有清晰的认知。
从20世纪80年代至今,我国银行业在技术变革浪潮中持续推动金融 科技 发展与转型升级,电子化取代了原有的手工操作、登记簿记账模式,信息化实现了数据大集中、应用互联互通以及线上业务办理。当前,随着区块链、人工智能、大数据等技术在金融行业的 探索 与应用,银行业对数字化转型发展也有了新的认识与理解。银行通过金融 科技 深化服务实体经济,在推动银行自身数字化转型发展的同时,还推动了各行各业的产业链转型升级,为经济 社会 全面数字化发展做出了重要贡献。
二、金融 科技 创新挑战
尽管银行业开始加快金融 科技 在金融业务中的应用,但在数字化转型进程中还是存在来自内外部的制约与挑战。
第一,技术成熟度制约业务场景落地。 数字化转型浪潮得益于数字化技术的飞速进步,然而技术在各自领域的成熟度存在差异,每种技术均有各自发展时期特定的业务场景产物,技术的不确定性以及局限性制约了应用场景的落地。以人工智能技术为例,其在图像识别、生物识别技术已经进行了较多应用,但在语义识别、逻辑推理等领域仍处于技术发展上升期,尚未形成具有较好效果的示范应用。另外,如区块链在供应链金融等领域进行了较多应用,但在跨链、链上链下一致性以及作为基础设施构建更大范围联盟链等关键技术上仍然需要突破。因此,银行数字化转型需要将金融 科技 作为核心竞争力,通过技术创新创造场景、重塑流程。
第二,安全自主可控尚待内外部能力提升。 我国银行应用的大部分操作系统、服务器等基础设施以及数据库、技术平台等软件较多依赖于国外相关技术厂商,自主创新与研发能力尚待提升。以区块链技术为例,部分银行及厂商基于Hyperledger Fabric等国外开源区块链底层平台进行二次开发,最终应用于金融业务之中,虽然是开源产品并且实现了国密等符合国情与监管要求的特性,但仍可能存在安全后门、制裁使用等问题。对应领域的人才不足也使得国产化进程较为困难,国产基础设施、软件的能力、易用性、生态等也需要时间来检验。
第三,标准化体系建设需要创新与迭代。 区块链、人工智能、大数据等数字化技术通过产学研、迭代开发等机制快速推进,甚至在关键技术的攻关上采用了“揭榜挂帅”“赛马”等方式加快突破,而标准化建设往往需要在技术与应用进入初步推广期之后进行立项,标准制定的周期相对较长,可能无法跟随新技术、新应用的变化,需尽快建立适合数字化转型的标准化体系快速迭代建设机制,为金融 科技 应用提供规范指引。
第四,互联网对银行组织架构、管理模式带来冲击。 头部互联网公司在零售端产品、架构、运营等方面的理念与管理模式独具特色,银行在吸纳融合互联网典型机制的同时,也对自身的组织架构与管理模式形成了冲击。一是在组织架构上,银行因为特有的金融属性需在审慎框架内进行有限尝试,而互联网公司可通过扁平化管理加快决策,其 科技 公司属性允许进行试错;二是在运行模式上,业务部门与信息 科技 部门相互独立,以需求为驱动开展研发工作,难以支撑数字化转型阶段新技术应用的敏捷反应、快速决策、技术储备,而互联网公司通过以客户为中心、以场景为切入点的理念在零售端布局产品占据了大量入口。银行如何平衡两者,推动产品创新与应用推广,需要根据自身情况进行综合考虑。
三、金融 科技 创新对策
银行的数字化转型不仅是新技术与金融场景的融合应用,更是对体制机制的重塑。以浙商银行近年来的实践为例,银行数字化转型之路有四大核心。
第一,加速 科技 前置,引领业务创新 。浙商银行目前已成立研究院,综合运用区块链、人工智能、大数据、物联网等数字化技术落地金融应用,优化经营模式、改造业务流程,加强数据运用,提升各条线业务和系统的数字化、自动化、智能化水平。同时,浙商银行与知名高校以及头部高新技术企业共建联合研究中心、金融 科技 实验室,加强产学研合作, 探索 区块链、物联网、人工智能等前沿数字技术,加强研究成果落地转化,以 科技 引领业务创新。
第二,强化自主可控,加强技术攻坚 。浙商银行坚持关键技术自主可控、核心应用自主研发,近年来在区块链、知识图谱等底层基础技术与应用建设上完全自主可控,积极拥抱鸿蒙、鲲鹏、麒麟、泰山等国产软硬件基础设施生态,并通过多方安全计算、TEE等技术加强对敏感个人信息数据的保护。自主可控离不开关键技术的研究与创新,浙商银行积极参与各项省部级重点课题项目、“揭榜挂帅”项目等,以最大限度激活企业 科技 人员的创新能力和创新效率,攻坚核心关键技术,助力打造国产自主可控的金融 科技 发展模式。
第三,以标准化建设引领,有序推进技术发展 。浙商银行广泛参与区块链、人工智能、物联网等技术的标准制定。目前已参与《信息安全 区块链和分布式记账技术 参考架构》、《信息安全技术 区块链信息服务安全规范》等国家标准制定,参与工信部电子标准院、北京金融 科技 产业联盟等机构主导的具有行业、产业示范意义的标准制定,为金融 科技 技术的标准化建设添砖加瓦。同时,浙商银行积极参与中国人民银行企业标准“领跑者”活动,加强国家标准、行业标准向行内标准的转化和引导,切实做到以标准为指引,推进产品实施,提升各项技术与应用的标准建设。
第四,转变 科技 管理,创新协同机制。 浙商银行全面构建适应于平台化服务等全行战略发展要求的全新金融 科技 组织架构,实施以产品为中心的创新协同机制,推行一体化敏捷研发机制;实施“引进来、输出去”工程,持续加大 科技 投入和高精尖人才引进力度,培养金融 科技 复合型人才,充实金融 科技 队伍,通过金融 科技 产品输出加强服务实体经济,构建生态,形成标准;强化知识产权保护,持续申请区块链、人工智能金融 科技 基础技术相关专利,截至2021年8月末,区块链发明专利授权数9项,位居股份制行第一。
四、金融 科技 创新
一是区块链和物联网技术双引擎驱动业务创新。浙商银行于2017年在同业首创基于自主可控区块链技术的供应链金融服务解决方案,将企业各类资产转化为区块链电子金融工具,帮助供应链核心企业及上下游企业盘活应收账款,有效解决企业“融资难、融资贵”问题,取得良好的经济效益与 社会 效益。同时,为解决物理世界与数字世界数据一致的问题,提升链上数据的真实性、时效性,浙商银行通过采用物联网技术,采集真实、实时的企业经营动态、动产质押数据,建立了“客观信用体系”,通过边缘端统一管控、原生数据上链、多维度交叉验证等机制,提升银行风险管控能力,构建良好的产业链供应链金融生态,目前已在金属加工、养殖、仓储等行业进行了试点与推广。
二是人工智能、大数据等技术综合运用提升风控能力。浙商银行大数据风控平台综合应用了“人工智能+大数据+知识图谱”技术,广泛引入外部相关数据、模型,填补了客户准入、关联关系、授信审批、贷后管理、预警管理、财务分析等系统支持能力的空白。浙商银行充分整合利用内外部数据构建10亿级企业画像知识图谱,结合自然语言处理、深度学习技术实现舆情分析预警自动化处理,根据大数据风控规则或模型形成预警信号或风控结论,进一步深化金融 科技 各项技术的综合运用,实现了全行风险管控的数据化、移动化、智能化。
五、金融 科技 创新展望
第一、纵横驱动,构建金融 科技 应用创新基石 。一是顶层纵向驱动,设立“金融 科技 管理委员会”,创新 科技 体制机制顶层设计,由“一部N中心”向“一部一公司一研究院”转型,实现组织架构变革;二是业务横向驱动,通过金融 科技 支持团队派驻业务条线协同业务创新,由被动接受转为主动提出,主动在业务模式中融入金融 科技 能力,提升数字化能力转化率;三是 科技 横向驱动,加强基础设施平台建设,建立适应数字化转型、实现快速迭代的研发机制,构建适应不同行业技术输出和业务服务于一体的基础性平台。
第二、对标同业,加强新技术综合运用 。通过对标先进同业的产品服务体系、先进的金融 科技 手段,研究先进同业好的理念、好的做法、好的机制; 探索 5G、区块链、物联网、人工智能、大数据等数字化技术的融合交叉解决方案,激发技术创新的活力,形成新一代金融应用技术,从而加速推动银行业金融 科技 创新进程。
第三、场景切入,聚焦服务实体经济 。围绕企业生产经营痛点、难点,以客户需求为导向、以场景服务为切入点,提供“ 科技 金融 行业 客户”综合服务解决方案,加大对民营企业、小微企业、制造业、乡村振兴、“双碳”、绿色产业等重点领域的支持力度,在有效服务实体经济中推进自身金融 科技 的高质量发展。
文章转载自《中国金融》2021年第22期
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